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1. NVIDIA Huang Renxun: Este es el comienzo de la revolución de la IA, y estamos en ello.
En el futuro de la inteligencia artificial en todas partes, para el diagnóstico médico de que el piloto automático, robótica, las ciudades inteligentes. Además de la mesa impugnada Google, Microsoft, Apple y otros gigantes de la tecnología de Tesla, apoyado detrás de esta nueva era, es este Nacido en Tainan, emprendedor chino de nueve años en los Estados Unidos, el fundador y CEO de NVIDIA, Huang Renxun.
De octubre de 26 de la mañana. A menos de diez, Le Méridien ha llenado el segundo piso de la multitud, la inquietud y la emoción en el aire es claramente más refrescante que el café. Se trata de GTC 2017 lugar de Taiwán, todos los interesados en la inteligencia artificial y la profundidad del aprendizaje desarrolladores, investigadores y líderes de la industria aquí, tratando de fundador de NVIDIA y las palabras del CEO Jen-Hsun Huang, el futuro del mundo para capturar la mirada.
Las luces se encendieron, siempre con el amor de cuero oscuro que salía en público, Jen-Hsun Huang, ropa brillante Trotter poner un pie en el escenario, "Este es el comienzo de una nueva era", dijo, la apertura: "Este es el comienzo de la revolución AI, Y estamos en medio de eso, montando sobre las olas ".
De hecho, en el último año, NVIDIA se puede decir que estar en la cabeza de las ondas más alto. Según el último informe de ganancias, ingresos y ganancias de NVIDIA por acción fueron un récord, superando las expectativas originales. Y bajo el mercado optimistas acerca de este año, las acciones de NVIDIA ha aumentado un 92%, el valor de mercado superó los $ 100 mil millones más, y se duplicó en comparación con el año pasado, convirtiéndose en la estrella de la industria de mayor audiencia. todo esto, NVIDIA relacionados con la inteligencia artificial está estrechamente relacionado con la reestructuración profunda en los últimos años.
GTC en la conferencia de este año, desde el piloto automático, equipo de red, la realidad virtual y luego al diagnóstico médico, Jen-Hsun Huang hablar de cualquier cosa, incluso anunció el Ministerio de Ciencia y la cooperación y el desarrollo conjunto de 3 mil personas en los próximos cuatro años para desarrollar, incubar Ecosistema industrial, lo que también significa que NVIDIA no estará ausente en varios escenarios futuros.
Nvidia nunca puede describirse como tranquila hoy en día, pero en particular, Huang Renxun puede ver más lejos que nadie en cada giro estratégico y secretamente prepara pólvora para enfrentar el desafío hasta la próxima ola de tendencias.
primera ráfaga crisis de NVIDIA en poco tiempo después se fundó la empresa. En 1995, NVIDIA tomó dos años a la investigación y el desarrollo, finalmente ha lanzado su primera NV1 chip gráfico. Sin embargo, este chip junto con el posterior lanzamiento de NV2, pero como con Microsoft windows 95 no es compatible con el estándar desarrollado por Direct3D, y por lo tanto luchar contra su camino en el mercado. apostar por el tesoro mal Jen-Hsun Huang, había determinado que los despidos, la compañía redujo el número de 100 personas a 30 personas.
Para volver a la principal campo de batalla, la introducción de sangre Huang de las nuevas tecnologías, de alto rendimiento experiencia de computación caza furtiva David Koch (David Kirk) jefe científico Dr. GPU serie de procesadores gráficos y puso en marcha los primeros GeForce256 de productos en 1999, Solidificó la posición de NVIDIA en la industria de gráficos por computadora y, bajo el liderazgo de Cork, NVIDIA introdujo la arquitectura de dispositivos unificados CUDA Compute, que aprovecha la potencia de procesamiento de las GPU para aumentar el rendimiento informático. , Es un importante punto de inflexión que afecta el desarrollo posterior de NVIDIA.
el desarrollo de la GPU, no sólo dio lugar a una ola de la revolución de la inteligencia artificial, por el contrario, que abrieron el adaptador de pantalla vendedores de hardware transición NVIDIA desde la plataforma de inteligencia artificial para las oportunidades de la compañía. En 2012, la Universidad de Toronto estudiante graduado Alex. G leña Ostrovsky ( Alex Krizhevsky) dentro de dos días, con dos GeForce GTX 580 lógica de cómputo GPU AlexNet entrenar la red neuronal para reconocer la imagen, y para ganar este campeonato papel IMAGEnet. la noticia salió, inmediatamente atrajo el mundo de los investigadores de inteligencia artificial Desde entonces, muchos investigadores de la inteligencia artificial comenzaron a utilizar el aprendizaje profundo de NVIDIA GPU.
Ahora, en servicios web, transporte, atención médica, finanzas y fabricación, los investigadores de todas las industrias principales han utilizado NVIDIA para desarrollar su propia inteligencia artificial, e incluso los autos eléctricos AlphaGo y Tesla de Inteligencia Artificial que derrotaron a World Chess Kings. Es computación basada en GPU, y hasta ahora se han construido más de 2.000 nuevas empresas de IA sobre NVIDIA, lo que convierte a NVIDIA en los fundadores de la verdadera era de la inteligencia artificial. "Creo que en una empresa en crecimiento Como CEO, debemos recordarnos constantemente: cada pocos años, me voy a reformar, y no tenga miedo a cometer errores. "A partir de los resultados actuales podemos ver el auto recordatorio de Huang Renxun, no solo para hablar de ello.
Con el objetivo de la tendencia, el intento audaz, la evolución continua. En el momento del apagón, NVIDIA ha estado fuera de la perspectiva de ser un creador, en los últimos años, el estado de ánimo personal Huang Renxun cambió? "No es diferente, creo ¡Como un adolescente! "El mismo cuero negro, la misma mirada confiada, el futuro, su auto-combate continuará. La era digital
2. Microsoft Asia Research Institute: AI a los datos como el núcleo de la innovación de aplicaciones bienvenida innovación;
En los últimos años, los temas de inteligencia artificial más convertirse en el foco, y la Universidad de California en profesor de Berkeley, académico de América Hospitales Michael Jordan dijo que ahora no está en la magia de la era del big bang de la inteligencia artificial, sino que también tendría que tomar cientos de años para poner esta torre acumulado, actualmente no se requiere un algoritmo simple, sino para crear un mercado, y para combinar las necesidades de los usuarios en toda la empresa, que esta área interactiva, fácil operación, y luego poco a poco aprender a ajustar, para convertirse en la inteligencia artificial obtener la verdadera inteligencia, la ley del desarrollo de Internet en estos años muestra que el lado de la demanda de la aplicación, a su vez promover la profundización del desarrollo tecnológico, no es una excepción en el campo de la inteligencia artificial, sin embargo, que todas las necesidades están presentes en la primera línea de todos los ámbitos de la vida, cómo éstas La combinación de necesidades y las tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia es exactamente lo que Microsoft Asia Research pensó en el último año o dos.
La etapa central, el desarrollo de la IA es de datos, y se acumulan en los diversos sectores de la línea, lo que precipitó una gran cantidad de datos, si pueden ser utilizados con eficacia, será lograr un cambio en la industria, en opinión de Microsoft, campo académico la investigación en IA también deberá estar perfectamente integrado con las diversas industrias, la única manera de estrellarse fuera de la chispa de la innovación y transfronteriza, mientras que en Wall Street, con la máquina establece para comprar y vender futuros de las acciones, y otros sistemas automatizados de comercio son la nueva normalidad, AI se ha convertido en las empresas financieras mejoran el núcleo la tecnología asesino competitiva, ya sea en la esquina, en Internet o en servicios de banca de la comunidad, servicios de préstamos de consumo, sino también debido a la infiltración de AI y más conveniente, el denominador común es el uso de grandes cantidades de datos para analizar los riesgos financieros y nodo de beneficios .
Zhang Yizhao dijo que la gran cantidad de datos e información es el regalo más grande de esta era, y también están subvirtiendo los escenarios financieros más comunes. Por ejemplo, cualquier dato de prestamistas individuales puede revelar información clave, incluso si el lanzamiento de amigos Círculo, posicionamiento pulsera deportiva, puede convertirse en una fuente de información frente a la gestión financiera emergente, nuevos productos de seguros, en el extremo que es más adecuado para los suyos, pueden ser un asesores financieros profesionales, consultores de seguros pueden no ser capaces de dar inmediatamente la más adecuada La respuesta, un extremo es la explosión de datos e información, y el otro es el análisis, resumen y transmisión de mensajes válidos, la división de mensajes entre usuarios y proveedores de servicios, es el posible punto de entrada de la inteligencia artificial en la industria financiera.
Zhang Yi Zhao también dijo que la máquina es mejor en la memoria de datos y el acabado, para hacerlo más inteligente y tener más capacidades analíticas, es la etapa actual de la meta de IA, además de diferentes clientes recomiendan financieros adecuados, seguros y otros financieros Productos, sino también proporcionan miles de servicios financieros, y en la industria financiera de back-end, la fuerza de IA del mismo gran espacio, similar a las tasas de interés subieron un 0,5% en los últimos 50 años, todo el mercado cómo el impacto? Para los seres humanos, puede estar claro que solo los analistas senior pueden explicarlo claramente, pero puede analizar rápidamente modelos de analogía en situaciones históricas similares al comparar datos de línea de tiempo e incluso analizar y predecir. La diferencia entre los dos es que los analistas Para llegar a tal modelo, puede llevar décadas de experiencia, y AI puede atravesar rápidamente los límites del campo con la ayuda de expertos de la industria.
El análisis adicional indicó que hace unos años, el tsunami del Océano Índico, por lo que muchas ciudades de Tailandia han sufrido inundaciones, desconocido es el impacto del tsunami más que los hogares de la gente común, todo el mundo se han visto afectadas las ventas de PC Esto se debe a que muchas partes de PC se fabrican en Tailandia. En términos generales, la relación entre la inundación del tsunami y los envíos de PC no será fácilmente perceptible, pero en realidad existe. Para las relaciones internas encubiertas Los analistas de la industria pueden usar la IA y Big Data para obtener información y emitir los juicios adecuados.
Además, este año, Texas encontró inundaciones causan una gran cantidad de fallas en refinerías, que necesariamente tienen un impacto en los precios del petróleo, debido a los factores cadena entera ecológica ascendentes, intermedias y posteriores involucrados en el complejo, específicamente cuál será el impacto, la necesidad de seguir el análisis, la refinería en el medio alcanza de toda la cadena ecológica, si el cierre no sólo conducirá a los precios del crudo a subir aguas abajo, aguas arriba también es probable que las bajas ventas, por lo que los precios cayeron, mientras que en el mundo real, hay muchos casos similares, Cómo incluir más variables, construir un modelo más razonable en un contexto más amplio, son todos los temas que Financial AI está explorando.
En junio, Microsoft Research Asia y China Fund anunciaron una cooperación estratégica en investigación en IA, incluyendo la investigación de reconocimiento de patrones para predecir las tendencias del mercado, basado en el estudio en profundidad de los factores importantes que afectan el mercado de la minería en aplicaciones de servicios financieros, la máquina-basan Metodología de aprendizaje industria de ruedas, la construcción de perfiles financieros sobre la base de datos grandes, a partir de datos sobre la base de las redes sociales y software de aplicación, etc., para identificar y profundo conocimiento de los clientes, etc., el deseo interno para aprovechar esta oportunidad posible estudiar AI + límites financieros para promover el sector financiero una reestructuración inteligente. las cantidades masivas de datos e información para hacer un valor de diferencia real, es la misión, donde la IA financiera, ex analista ama de casa a menudo reacios a cocinar menos metros, materias primas ahora enormemente enriquecidos, mujer inteligente que puede tomar ventaja de más eficiente construida antes de AI herramienta que permite a los datos para hacer una mejor comida, los derechos de los analistas se ajustarán en consecuencia con los resultados basados en años de experiencia en la industria para el análisis de AI de la traducción y la interpretación, ya su vez para verificar y optimizar Modelo: AI + financiero no es un reemplazo humano, sino una división del trabajo, AI + HI En conjunto, toda la industria mejorará en gran medida la eficiencia de producción.
Zhang Yizhao señaló que hay una nueva máquina de venta en Beijing, la mansión de Microsoft, y es a partir miembro acelerador de Microsoft Gan a la empresa, esta superficie no parece muy diferente máquinas expendedoras y máquinas expendedoras en carretera se ven, pero es cubierta de cristal misterio oculto, mirada más cercana revela que la cápsula de cristal es también una pantalla, como un ojo máquina puede identificar compradores de género, edad, aun cuando la expresión de los productos seleccionados, si la espera por un tiempo en frente de ella, tal vez usted encontrará acercado, tomamos la oportunidad de recomendar algunos pueden estar interesados en baratijas y así sucesivamente para el cliente, cuando la tarjeta de crédito del cliente, carta de micro, Alipay pago y envío, los hábitos de consumo, los registros de interacción se almacenan para abajo, este minorista es decir, es el, datos más frescos valiosos, reales de primera mano. Zhang Yizhao también señaló que esta máquina expendedora puede considerarse un prototipo menor AI +, una gran cantidad de tecnologías de inteligencia artificial, tales como el reconocimiento de rostros, la visión artificial, procesamiento del lenguaje natural y por lo que puede aplicada a cada uno de los caja del supermercado, las empresas no tienen que identificar las características de un cliente en particular, se puede obtener toda la gama de grupos de consumidores, como Nike, ZARA, STARBUC KS y otras marcas famosas, en los últimos años también están cada vez más preocupados por la evolución de las características de sus clientes y clientes potenciales, el pasado para pasar por el personal de imitación, los investigadores para hacer el trabajo juntos en el futuro con la IA, el trabajo relacionado será más simple, la terminación exacta y eficiente, con el fin de posicionar mejor el tono de la marca, además, ya que los consumidores qué tipo de productos, tales como la cantidad de inventario deben estar preparados para este tipo de problemas, con la ayuda de la IA menor ya no será un problema, como por ejemplo: El aumento de las tiendas no tripuladas y el pronóstico de las máscaras, las ventas de purificadores de aire y las existencias a través de las previsiones meteorológicas se pueden analizar y predecir cada vez con más precisión con la ayuda de la inteligencia artificial.
Zhang Yizhao dijo que, además de uno de los sectores financiero y minorista, la industria de la logística se penetra rápidamente en la industria de la IA, si se trata de una bicicleta compartida por todos lados, o detrás del sistema logístico al personal de entrega / comida para llevar, o está de compras en el extranjero, el comercio mundial involucrado El sistema de logística global ha experimentado cambios enormes bajo la influencia de la inteligencia artificial. Incluso con el fondo de algunas empresas de logística, a medida que el volumen de datos aumenta marcadamente, la percepción de la industria ha ganado mucho más de lo que la gente piensa.
Zhang Yizhao también dijo que otra escena futurista se produce en la industria manufacturera, de hecho, Industria 4.0, hecho en China 2025 puede ser visto como la visión futura de aplicaciones de la IA en la industria manufacturera, cada vez más inteligentes robótica , robots, sensores, han sido objeto de una gran cantidad de seres humanos no necesitan tener mucha interacción con la aplicación profundidad de la escena, Microsoft acelerador de incubación de varias empresas en esta área también ha hecho un buen intento, tales como el uso de la tecnología UAV a la exploración de generación de energía molino de viento , bajo el crack del equipo especial y materiales como cables de alta tensión, y de acuerdo con los trabajos de mantenimiento y así sucesivamente. por el contrario, los usuarios finales no tienen por qué tener demasiado escenarios de interacción en la logística, fabricación, aplicaciones de inteligencia artificial a un nivel bastante rápido Sin embargo, en los primeros días, los campos de tratamiento médico y salud que todos favorecían, sin embargo, han tardado en aplicar inteligencia artificial debido a las restricciones impuestas por diversos mecanismos de gestión e interacciones humanas.
Zhang Yizhao que, además de AI ver el impacto de los cambios en diversas industrias y traído, como pionero de la investigación de la inteligencia artificial, Microsoft Research Asia, naturalmente, quieren ser capaces de época AI está a punto de abrir este nodo, para promover aún más la profundización de la industria de la IA +, acelerar la llegada de la era de la inteligencia artificial, por lo que, con la idea de la creación del Departamento de la innovación, el Departamento espera la innovación como una convergencia de los principales científicos y expertos en tecnología de Microsoft Research Asia y expertos de la industria innovadora plataforma de la sabiduría, la experiencia, la tecnología que permite a Microsoft Research Asia y Las empresas de gran escala, las instituciones de inversión y los departamentos gubernamentales en el mercado chino establecerán lazos de cooperación más amplios y profundos y construirán una plataforma de comunicación interindustrial para que todos discutan las innovaciones tecnológicas en la era de la inteligencia artificial.
Además, Zhang Yizhao también señaló que aunque la investigación de Microsoft Research Asia con tecnología de AI y fuerte fuerza de la investigación científica, pero los investigadores de la realidad de la industria no entienden el escenario de aplicación, no hay datos reales de la industria, basado originalmente en una pequeña cantidad de datos usted puede construir modelos de la época ha pasado, el futuro de la IA debe construirse sobre la base de grandes volúmenes de datos, por lo que combinado con la industria de la IA es una tendencia inevitable, ahora es el mejor punto de partida en el tiempo. además, señaló que la IA más La puesta a tierra del gas es la idea correcta de un desarrollo rápido, con el fin de acelerar la conversión de AI en productividad, la velocidad de aterrizaje real.
Zhang Yizhao dijo que, mientras tanto, para Microsoft Research Asia, continuará la investigación básica en el campo de los ordenadores, y el establecimiento del Departamento de Innovación y el Instituto de Investigación es permitir a los investigadores a mejor desde un punto de vista práctico a tener en cuenta temas de investigación en el futuro será a través de una conferencia técnica a puertas cerradas, el tema de la reducción de seminarios de investigación y otras formas de sabiduría y de la industria de recursos para los problemas específicos encontrados en la transformación digital de las empresas, hechas de propiedad enlaces de comunicaciones técnicas, y una corporativa Explore el brillante futuro de la industria de IA +
3. La planta alemana de visión artificial Isra Vision saltó un 10%, un récord;
Isra Vision AG, proveedor alemán de tecnología 3D de visión artificial, anunció los ingresos fiscales 2016/2017 del año fiscal 2016: los ingresos aumentaron un 11% a € 143 billones, el margen bruto aumentó a un 57% desde un 56% hace un año, EBITDA (antes de impuestos, El EBITDA aumentó un 14% a 42,8 millones de euros, la tasa de EBITDA aumentó un 29% del 29% a 28 millones de euros, mientras que las ganancias por acción subieron un 17% a 4,68 euros.
Isra lanzará los resultados fiscales completos 2017/188 en febrero de 2018. La cartera de pedidos actual de Isra es de más de 90 millones de euros, frente a los 85 millones de euros del año anterior. La compañía inicialmente estima un margen de beneficio para 2017/2018 de al menos Constante en el nivel del año pasado, se espera que los ingresos crezcan un 10-14%.
Al 30 de septiembre de 2017, el efectivo / equivalentes de efectivo de Isra Vision aumentó en un 76% a € 29,7 millones y el monto de los inventarios disminuyó en un 3% a € 32,7 millones.
Thomson Reuters pantalla del sistema de cotización, Isra Visión en la acción cotizada en Alemania subió 10,66% el día 15, para cerrar en 199.75 euros, un cierre récord de la historia, el incremento acumulado del último año 103.52%.
QY Market Insights de septiembre indicaron, las compañías de procesamiento de imágenes 3D, incluyendo Keyence Corporation (6861.JP), Cognex (Cognex Corporation, CGNX.US) y Isra Vision.
Castrol XQ ganador mundial pantalla del sistema de cotización, Keyence el 24 de noviembre un récord de cierre récord en lo que va de este año (en diciembre 15 Fecha de cierre) incremento acumulado del 57,9%.
desarrollador global de automatización de procesos de los sistemas de visión artificial Cognex 15 subió un 0,13%, para cerrar en $ 60,97, hasta 91,67% en lo que va de año.
Cognex tercer trimestre de 2017 (a partir de octubre 1, 2017) y un crecimiento anual del 76% (trimestre en un 50%) a un récord de $ 2.59739 cien millones; el margen bruto del 78% al 76 hace un año %; tasa de beneficio operativo del 37% al 42% de hace un año; (no GAAP) las ganancias no GAAP diluidas por acción de $ 0,58 hace un año saltó 91% a $ de 1.11.
Cognex fundador Robert J. Shillman señaló Cognex ingresos Q3, los ingresos netos, las ganancias por acción y la tasa de beneficio operativo alcanzó un récord absoluto. Noticias de Lean
4 gigante de la tecnología para aprovechar el mercado de IA, cómo los chips inteligentes dan vida al cambio;
Los gigantes gigantes de la tecnología parecen haber adoptado por completo la revolución de la IA, y Apple, Qualcomm y Huawei han creado un chip móvil que ha sido diseñado para proporcionar un aprendizaje automático más buena plataforma, pero diferentes empresas de diseño de chips han adoptado una forma ligeramente diferente. Huawei lanzó Kirin 970 en la IFA de este año, lo llaman el primer chipset con la unidad de procesador neuronal específica (NPU) de a continuación, Apple lanzó la A11 chip inteligente biónica, el chip es iPhone8, 8Plus yx proporcionar la potencia del motor. A11 cuenta con el chip biónico es que se trata de nervios procesador motor está diseñado para el aprendizaje y diseño de la máquina.
La semana pasada, Qualcomm lanzó el Snapdragon 845, que entrega tareas de inteligencia artificial al procesador central del procesador más adecuado, y los enfoques de diseño para las tres compañías no son tan diferentes, en última instancia, se reduce a ofrecer desarrolladores. Los derechos de acceso proporcionados y la cantidad de energía consumida por cada configuración.
Antes de discutir este tema, vamos a averiguar un chip de inteligencia artificial con la CPU existente qué tipo de diferente. En la industria, a menudo se oye el término inteligencia artificial llamada 'computación heterogénea' es. Se refiere a Es un sistema que usa múltiples procesadores y cada uno tiene sus propias características especializadas para un mayor rendimiento y ahorro de energía. El término no es nuevo y lo utilizan muchos de los conjuntos de chips existentes: Por ejemplo, estos tres nuevos productos han adoptado este concepto en diversos grados.
En los últimos tres años, la arquitectura Big.little teléfonos inteligentes CPU uso de ARM, puede ser energía central relativamente lenta y más rápida, menor consumo de energía núcleo juntos. Nuestro objetivo principal es hacer que el chip se puede ocupar menos energía para obtener una mejor vida de la batería. con esta arquitectura, el primer teléfono móvil como Samsung Galaxy S4, es sólo en sus chips de la compañía de producción independiente Exynos5, así como Mate8 de Huawei y el honor 6.
Este año el 'chip de inteligencia artificial' para hacer de este concepto un paso más allá y aprendizaje de máquinas para realizar tareas mediante la adición de nuevos componentes dedicados, o pueden llevarse a cabo utilizando una tareas de aprendizaje automático otro núcleo de bajo consumo. Por ejemplo, se puede utilizar Xiaolong 845 el procesador de señal digital (DSP) para manejar de larga duración tareas requieren un gran número de duplicidades, por ejemplo, un usuario tiene que encontrar las palabras calientes mediante el análisis de una larga conversación en Gary Brotman, gerente de productos de Qualcomm dijo a Engadget, por otra parte, como reconocimiento de imágenes necesita para gestionar mejor a través de la GPU, Bratman responsable del desarrollo de la plataforma Snapdragon de la inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático inteligente.
Al mismo tiempo, la aplicación A11 biónica de Apple en su GPU añadir un motor neuronal para acelerar la detección de rostros, moviéndose palabras y expresiones retroalimentación Algunas aplicaciones de terceros de uso. Esto significa que al iniciar estos procesos en iPhoneX cuando, A11 se abrirá motor de la computación neuronal para verificar la identidad del usuario, o poner su cara vierte en 'caca hablando' esta aplicación.
En Kirin 970 chips, NPU se encargará de algunas tareas, tales como la exploración y el uso de Microsoft Translator para traducir el texto en la imagen. Esto es, con mucho, las únicas aplicaciones de terceros optimizados para el chip. Huawei dijo que su isómero 'Hiai' la estructura de la computación que maximizan el rendimiento de la mayoría de los componentes del conjunto de chips, puede asignar una tarea a la inteligencia artificial más que simplemente NPU.
A pesar de estas diferencias, esta nueva arquitectura significa que en el pasado, la informática de aprendizaje automático solo se manejaba en la nube y ahora puede ejecutarse más eficientemente en el dispositivo. Al usar partes que no son de la CPU para ejecutar tareas de IA, los teléfonos de los usuarios Puedes hacer más cosas al mismo tiempo, por lo que no tienes que demorar hasta que tengas la aplicación para traducir o buscar una imagen de un perro, por ejemplo.
Además, ejecutar estos programas en su teléfono elimina la necesidad de enviar datos de uso de los usuarios a la nube, lo que les brinda a los usuarios mayor privacidad porque reduce las posibilidades de los piratas informáticos de obtener datos.
Otra gran ventaja de estos chips de inteligencia artificial son el ahorro de energía, ya que parte del trabajo es repetitivo, que el consumo de batería del teléfono debe ser una distribución más razonable para estos procesos duplicados. GPU tienden a absorber más energía, por lo que si se sustituye Es un DSP con mayor eficiencia energética y puede lograr efectos similares a los de las GPU; lo mejor es elegir lo último.
Lo que debe aclararse es que el chip en sí no decide qué sistema central usar como controlador al decidir realizar ciertas tareas. "Hoy, los desarrolladores y fabricantes de equipos originales quieren ejecutar chips AI", dijo Brotman. utilizando una base de datos compatible como TensorFlow de Google (o, más precisamente, su movimiento versión Lite) para elegir ejecutar su modelo básico. Qualcomm, Huawei y Apple han adoptado el TensorFlow Lite y Facebook y otros Caffe2 populares opciones, ya que el diseño de programas de apoyo. Qualcomm también es compatible con el nuevo sistema abierto de intercambio de redes neuronales (ONNX), mientras que Apple a través de su estructura central de ML para los modelos de aprendizaje automático añadir una mayor compatibilidad.
Hasta ahora, estos chips no tienen un impacto significativo en el mundo real. Los fabricantes de chips se tout sus propios resultados de las pruebas y puntos de referencia, pero estos resultados de la prueba hasta que el programa de inteligencia artificial antes de nuestra vida cotidiana se convierten en una parte importante de no tiene sentido, porque estamos en la máquina de aprendizaje dispositivos permiten a las primeras etapas de desarrollo, y el uso de los nuevos desarrolladores de hardware muy pocos. gigante de la tecnología AI para aprovechar el mercado, dan vida a cómo el cambio de chip inteligente
Pero ahora está claro que la competencia ha comenzado y los competidores se están enfocando en cómo hacer que las tareas relacionadas con el aprendizaje automático se ejecuten de manera más rápida y eficiente en los dispositivos de los usuarios. Solo tenemos que esperar un tiempo, Los cambios de viruta a chip de inteligencia artificial nos brindan la ayuda de la vida.
Foto: Huawei (procesador IA Kirin), Apple (A11 núcleo del procesador). (De: Engadget Compilar: NUEVA YORK ver fuera compilar revisión robot: pagar una sola vez)
5.Google red neuronal para ayudar al descubrimiento de nuevos planetas NASA destaca AI ilimitada tecnología
El uso de la Inteligencia Artificial (AI) ahora se ha extendido a la exploración espacial, con la NASA anunciando el descubrimiento de dos planetas extrasolares con la ayuda de la red neuronal desarrollada por el equipo de Google AI, uno de los cuales se llama 'Depler- Alrededor de las 2,545 estrellas de años luz de 'Kepler-90', Andrew Vanderburg, astronauta de la NASA, describió el Kepler-90 como una mini versión del sistema solar en el que los planetas están dispuestos de pequeños a grandes. Después del planeta, el Kepler-90 tiene ocho planetas iguales al sistema solar. De hecho, dos planetas existieron en el satélite Kepler de la NASA hace cuatro años. Aunque la NASA los descubrió, no fueron más profundos La misión de Kepler es buscar planetas similares a planetas fuera de la Vía Láctea y detectar más de 35,000 planetas posibles a lo largo de los años, ya que es demasiado grande para ser explorado manualmente. La NASA tiene la mayor posibilidad de ser un sistema automatizado Del planeta, pero a veces las señales más débiles se pierden. Ahora Vanderburg y el ingeniero de Google Christopher Shallue decidieron utilizar el aprendizaje automático y la red neuronal de Google para filtrar los datos antiguos. Quince mil señales de Kepler entrenaron a la red y luego analizaron casi 1,000 señales débiles de sistemas conocidos por tener planetas, eventualmente excavando dos planetas que fueron enterrados por muchos años. Vanderburg dijo que la red neuronal aún no es perfecta y algunas veces Hay errores, pero se pueden encontrar más planetas que se han perdido antes. Los nuevos hallazgos de la NASA subrayan el potencial del aprendizaje automático más allá de la informática, y la NASA dijo que usará inteligencia artificial para realizar más misiones de exploración en el futuro ". DIGITIMES